Comment évaluer les apprentissages à l'ère de l'IA ?

Quand une IA peut produire une dissertation passable en quelques secondes, une dissertation terminée ne prouve plus qu'un élève a appris quoi que ce soit. Les écoles doivent évaluer la pensée derrière le travail, car la recherche sur la mémoire montre que l'effort de produire une réponse compte pour beaucoup dans ce qui fait qu'un apprentissage tient.

Cet article s'adresse aux enseignants et aux chefs d'établissement qui repensent devoirs et évaluations. Il montre à quelle vitesse l'usage progresse, ce que les sciences de l'apprentissage disent de l'effort, et des moyens concrets d'évaluer le processus.

Combien d'élèves utilisent l'IA pour leurs devoirs ?

La part augmente vite. Le Pew Research Center a constaté que 26 % des adolescents américains de 13 à 17 ans avaient utilisé ChatGPT pour leurs devoirs, contre 13 % un an plus tôt. La plupart, 73 %, ne l'avaient pas encore fait : les habitudes sont encore en train de se former, raison de fixer dès maintenant des attentes claires.

Pourquoi l'effort d'apprendre compte-t-il ?

Trois résultats bien établis expliquent pourquoi confier le travail à l'IA peut saper l'apprentissage.

• L'effet de génération. En 1978, Slamecka et Graf ont montré qu'on retient mieux une information qu'on produit soi-même qu'une information qu'on se contente de lire. Écrire un argument, et pas seulement en lire un, fait partie de son apprentissage.
• Les difficultés désirables. Elizabeth et Robert Bjork décrivent comment certaines difficultés pendant l'étude, comme espacer les séances, mélanger les sujets et se tester plutôt que relire, ralentissent l'apprentissage sur le moment mais le rendent durable.
• L'illusion de profondeur explicative. Rozenblit et Keil ont constaté que les gens croient comprendre le fonctionnement des choses bien plus en détail qu'ils ne le font. Une réponse fluide de l'IA peut renforcer cette illusion : l'élève a lu une bonne explication et a le sentiment de la maîtriser.

Que montrent les données sur l'IA et l'apprentissage ?

Des études récentes vont dans ce sens. Dans une expérience de terrain avec près de 1 000 lycéens en mathématiques, Bastani et ses collègues ont constaté que les élèves disposant d'un chatbot sans restriction réussissaient mieux les exercices, mais moins bien un examen ultérieur passé sans lui. Une version tuteur donnant des indices plutôt que des réponses a largement évité ce tort.

Une étude plus modeste de Nataliya Kosmyna et ses collègues, Your Brain on ChatGPT, a mesuré l'activité cérébrale de 54 personnes rédigeant des essais. Celles qui écrivaient avec un assistant IA présentaient la connectivité cérébrale la plus faible des trois groupes, se sentaient le moins auteurs de leurs textes et avaient du mal à citer ce qu'elles avaient écrit. C'est une prépublication sur un petit échantillon : un signal à suivre, pas un résultat établi.

L'IA peut-elle au contraire soutenir l'apprentissage ?

Oui, quand elle est utilisée dans un but précis. Assigning AI d'Ethan et Lilach Mollick décrit sept façons d'utiliser l'IA avec les élèves, notamment comme tuteur, coach, coéquipier ou « élève » à qui l'on enseigne, chacune avec ses risques. Analyse : ce que ces approches ont en commun, c'est que l'élève continue de penser, et que l'IA interroge, relance ou contredit au lieu de produire le travail final.

Comment l'évaluation doit-elle changer ?

Noter le processus, et pas seulement le produit :

• L'expliquer à voix haute. De courtes vérifications orales ou des discussions en classe montrent si l'élève comprend ce qu'il a rendu.
• Faire le travail clé en classe. Rédiger les premiers jets, résoudre les problèmes essentiels ou bâtir les arguments là où l'enseignant voit la réflexion.
• Demander la trace. Notes, brouillons, sources vérifiées et, quand l'IA était permise, les prompts utilisés et ce que l'élève a modifié.
• Faire de l'IA un objet de critique. Donner aux élèves une réponse d'IA et leur demander d'en trouver les erreurs, de vérifier ses affirmations auprès des sources et de l'améliorer.
• Espacer et mélanger. Proposer régulièrement de petits quiz sans enjeu sur plusieurs sujets : les difficultés désirables qui construisent une mémoire durable.
• Garder du travail sans IA. Les élèves doivent toujours montrer qu'ils savent écrire, calculer et raisonner sans aide, comme la calculatrice n'a pas mis fin au calcul mental. Quelques tâches surveillées sans IA chaque trimestre donnent un repère honnête et rendent équitable l'autorisation de l'IA ailleurs.

Que doivent faire les écoles maintenant ?

1. Fixer une règle claire sur l'IA pour chaque tâche : interdite, permise avec déclaration, ou exigée dans l'exercice.
2. Repenser d'abord les évaluations à plus fort enjeu, pour que les notes reflètent ce que les élèves savent faire eux-mêmes.
3. Choisir des outils qui enseignent. Préférer une IA qui donne des indices et pose des questions à une IA qui donne les réponses.
4. Expliquer pourquoi aux élèves. Présenter l'effet de génération : faire le travail, c'est la façon de l'apprendre, pas un obstacle à franchir.

Pour le volet vie privée de l'IA à l'école, voir L'IA en classe : mieux apprendre ou moins de vie privée ?.

Questions fréquentes

Combien d'élèves utilisent l'IA pour leurs devoirs ?

Le Pew Research Center a constaté que 26 % des adolescents américains de 13 à 17 ans avaient utilisé ChatGPT pour leurs devoirs dans une enquête de septembre et octobre 2024, deux fois plus que les 13 % de 2023.

Pourquoi faire le travail soi-même aide-t-il à apprendre ?

La recherche sur la mémoire montre qu'on retient mieux une information qu'on produit soi-même qu'une information qu'on se contente de lire, un effet décrit pour la première fois par Slamecka et Graf en 1978. Un certain effort pendant l'apprentissage, que les chercheurs appellent difficulté désirable, rend les connaissances durables.

L'IA aide-t-elle ou nuit-elle à l'apprentissage ?

Les deux sont possibles. Dans une étude portant sur près de 1 000 élèves en mathématiques, un chatbot sans restriction a amélioré les exercices mais fait baisser l'examen ; un tuteur donnant des indices plutôt que des réponses a évité la baisse.

Comment les enseignants peuvent-ils évaluer quand les élèves utilisent l'IA ?

Évaluer le processus autant que le produit : explications orales, travail fait en classe, brouillons et notes montrant comment l'élève est arrivé à sa réponse, et tâches demandant de critiquer et de vérifier les productions de l'IA.

Références

1. Pew Research Center (2025), About a quarter of U.S. teens have used ChatGPT for schoolwork, double the share in 2023 — 26 % des adolescents américains avaient utilisé ChatGPT pour leurs devoirs, contre 13 % en 2023 ; 73 % ne l'avaient pas fait.
2. Slamecka and Graf (1978), The generation effect: Delineation of a phenomenon, Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory 4(6) — La description originale de l'effet de génération.
3. Bjork and Bjork (2011), Making things hard on yourself, but in a good way: Creating desirable difficulties to enhance learning — Difficultés désirables : varier les conditions, alterner les sujets, espacer l'étude et utiliser les tests comme moments d'apprentissage.
4. Rozenblit and Keil (2002), The misunderstood limits of folk science: an illusion of explanatory depth, Cognitive Science 26(5) — Les gens croient comprendre le fonctionnement des choses bien plus en détail qu'ils ne le font.
5. Bastani et al. (2025), Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics, PNAS — L'usage d'un chatbot sans restriction a aidé les exercices mais nui à l'examen suivant ; des garde-fous ont largement évité ce tort.
6. Kosmyna et al. (2025), Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task (preprint) — 54 participants ; l'EEG a montré la connectivité cérébrale la plus faible dans le groupe assisté par l'IA, qui se sentait aussi le moins auteur de ses textes.
7. Mollick and Mollick (2023), Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts — Façons d'utiliser l'IA comme tuteur, coach, coéquipier ou élève, avec les risques de chacune.